Według PANews, potencjalna adopcja protokołów A2A Google'a i MCP Anthropic jako standardów komunikacji dla agentów AI w web3 stawia przed nimi istotne wyzwania z powodu wyraźnych różnic między ekosystemami web2 i web3.
Pierwszym wyzwaniem jest dojrzałość aplikacji. Chociaż A2A i MCP szybko zyskały popularność w domenie web2, poprawiając już dojrzałe scenariusze aplikacyjne, agenci AI w web3 są wciąż na wczesnym etapie rozwoju, brakuje im głębokich kontekstów aplikacyjnych, takich jak DeFAI i GameFAI. Utrudnia to bezpośrednie zastosowanie i efektywne wykorzystanie tych protokołów w środowisku web3.
Na przykład, w web2, użytkownicy mogą bezproblemowo aktualizować kod na platformach takich jak GitHub, używając protokołu MCP, nie opuszczając swojego obecnego środowiska pracy. Jednak w środowisku web3, wykonywanie transakcji on-chain z lokalnie wytrenowanymi strategiami może stać się mylące podczas analizy danych on-chain.
Innym istotnym utrudnieniem jest brak podstawowej infrastruktury w przestrzeni web3. Aby zbudować kompleksowy ekosystem, agenci AI w web3 muszą zająć się brakiem niezbędnych komponentów, takich jak zjednoczona warstwa danych, warstwa Oracle, warstwa wykonania zamiarów i warstwa zdecentralizowanej konsensusu. W web2 protokoły A2A umożliwiają agentom łatwą współpracę przy użyciu standardowych interfejsów API. W przeciwieństwie do tego, środowiska web3 stawiają znaczne wyzwania nawet dla prostych operacji arbitrażowych cross-DEX.
Rozważmy scenariusz, w którym użytkownik instruuje agenta AI, aby kupił ETH z Uniswap, gdy cena spadnie poniżej 1600 USD, a sprzedał, gdy wzrośnie. To pozornie proste zadanie wymaga, aby agent zmierzył się z problemami specyficznymi dla web3, takimi jak analiza danych on-chain w czasie rzeczywistym, optymalizacja dynamicznych opłat gazowych, kontrola slippage i ochrona MEV. W web2 takie zadania są uproszczone dzięki standardowym wywołaniom API, co podkreśla wyraźną różnicę w dojrzałości infrastruktury między tymi dwoma środowiskami.
Ponadto, agenci AI w web3 muszą zaspokajać unikalne potrzeby, które różnią się od protokołów i funkcjonalności web2. Na przykład, w web2, użytkownicy mogą łatwo zarezerwować najtańszy lot, korzystając z protokołów A2A. Jednak w web3, gdy użytkownik chce przesłać USDC cross-chain do Solany w celu wydobywania płynności, agent musi zrozumieć zamiar użytkownika, wyważyć bezpieczeństwo, atomowość i efektywność kosztową oraz wykonać złożone operacje on-chain. Jeśli te operacje zwiększają ryzyko bezpieczeństwa, postrzegana wygoda staje się bezsensowna, co sprawia, że zapotrzebowanie staje się fałszywą potrzebą.
Podsumowując, chociaż wartość protokołów A2A i MCP jest niezaprzeczalna, oczekiwanie, że będą one mogły bezproblemowo dostosować się do krajobrazu agentów AI w web3 bez modyfikacji, jest nierealistyczne. Luka w wdrożeniu infrastruktury stwarza możliwości dla twórców do innowacji i wypełnienia tych luk.
